論文の概要: Neural Polarization: Toward Electron Density for Molecules by Extending Equivariant Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00441v1
• Date: Sat, 1 Jun 2024 13:39:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 07:05:16.048888
• Title: Neural Polarization: Toward Electron Density for Molecules by Extending Equivariant Networks
• Title（参考訳）: ニューラル偏極:等変ネットワークの拡張による分子の電子密度に向けて
• Authors: Bumju Kwak, Jeonghee Jo,
• Abstract要約: 固定点と移動点のペアとして各原子を埋め込むことにより同変ネットワークを拡張する新しい手法であるtextitNeural Polarizationを提案する。 密度汎関数理論によって動機付けられたニューラルポーラライゼーションは、電子密度を含む空間充填ビューとして分子を表現し、ボール・アンド・スティックビューとは対照的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent SO(3)-equivariant models embedded a molecule as a set of single atoms fixed in the three-dimensional space, which is analogous to a ball-and-stick view. This perspective provides a concise view of atom arrangements, however, the surrounding electron density cannot be represented and its polarization effects may be underestimated. To overcome this limitation, we propose \textit{Neural Polarization}, a novel method extending equivariant network by embedding each atom as a pair of fixed and moving points. Motivated by density functional theory, Neural Polarization represents molecules as a space-filling view which includes an electron density, in contrast with a ball-and-stick view. Neural Polarization can flexibly be applied to most type of existing equivariant models. We showed that Neural Polarization can improve prediction performances of existing models over a wide range of targets. Finally, we verified that our method can improve the expressiveness and equivariance in terms of mathematical aspects.
• Abstract（参考訳）: 最近のSO(3)-同変モデルでは、分子を3次元空間に固定された単一の原子の集合として埋め込んだ。 この視点は、原子配置の簡潔なビューを提供するが、周囲の電子密度は表現できず、その分極効果は過小評価される可能性がある。 この制限を克服するために、各原子を固定点と移動点のペアとして埋め込むことにより、同変ネットワークを拡張する新しい方法である \textit{Neural Polarization} を提案する。 密度汎関数理論によって動機付けられたニューラルポーラライゼーションは、電子密度を含む空間充填ビューとして分子を表現し、ボール・アンド・スティックビューとは対照的である。 ニューラルポーラライゼーションは、既存の同変モデルのほとんどのタイプに柔軟に適用することができる。 ニューラルポーラライゼーションは,既存モデルの予測性能を広範囲に向上させることができることを示した。 最後に,本手法が数学的側面の表現性や同値性を向上させることを検証した。

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